基于FY-3E的星载GNSS-R海面高度反演模型

作     者：张云 鹿麒 张月维 秦甘尧 胡秀清 杨光林 

作者机构：广州气象卫星地面站 国家卫星气象中心 上海海洋大学信息学院 上海市海洋智能信息与导航遥感工程技术研究中心 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2023年

核心收录：

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金（42176175 42271335） 国家重点研发计划（2019YFD0900805） 

主　　题：GNSS-R FY-3E 海面高度反演 机器学习 特征选择 

摘      要：海面高度在海洋学和气象学等领域中具有重要意义。针对目前缺乏利用中国自主研发风云三号E星(FY-3E)的全球导航卫星掩星探测仪-II型(GNOS-II)特有的不均匀分布时延-多普勒(DDM)数据实现海面测高研究的问题，采用DDM海面高度反演技术，使用丹麦DTU18模型和海潮模型验证反演精度，综合传统物理模型和机器学习模型，分别对星载北斗导航卫星系统(BDS)和全球定位系统(GPS)反射信号的海面高度反演性能进行评估。结果显示：由于BDS B1I 信号的码片分辨率高于GPS，使用BDS的物理模型进行全球海面高度反演的最大平均绝对误差(MAE)约为3.0m，明显优于GPS反演结果(最大MAE约为5.0m)。通过随机森林和卷积神经网络模型，GPS和BDS均能实现较好的反演结果，最佳MAE均约为0.4m。与英国TDS-1数据的反演结果相比，GPS反演精度在物理模型上提高约15%，验证了FY-3EGNOS-II的GNSS-R遥感数据的有效性。研究成果对于推广国产FY-3E的GNSS-R海面测高应用具有重要意义。